机器翻译

X-former:不止一面，你想要的Transformer这里都有

其最初是针对seq2seq的机器翻译模型而设计的，在后续的其他工作中，以Transformer为
NLP论文解读·2024-01-19 08:46

学日语必不可少的APP，拿走不谢

除去这个，我还是非常喜欢它的，因为一个小小的词典包括的内容非常丰富，除了查词功能（中日、日中都可以），还有翻译功能（当然哈，因为是机器翻译，翻译的质量并不是
AKI生活记录·2024-01-19 07:15

大模型入门0: 基础知识

scalinglaw2sft3RAG与langchain4prompt5rlhf6agent7分布式训练8推理优化9传统任务本文结构transformer自然语言处理包括几大任务NLP:文本分类，词性标注，信息检索NLG：机器翻译
YueTann·2024-01-19 05:07

GPU：大数据时代的强力引擎

无论是图像识别、语音文字处理、机器翻译（MT），还是自动驾驶、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等行业应用，GPU在大数据存储、清洗、预处理以及大规模并行计算等方面正崭露头角，发挥着关
Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

多语言客服系统：企业全球化战略的关键

它通过整合语音识别、机器翻译、自动回复等技术，帮助企业实现与全球客户的无缝沟通。二、多语言客服系统的重要性1.跨越语言障碍：多
一洽客服系统·2024-01-18 06:31

NLP任务中常用的损失函数

损失函数类型适用于：文本分类，情感分析，机器翻译，抽取式问答的有：y,y^y,\hat{y}y,y^分别表示真实和预测值二分类交叉熵损失L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(
bulingg·2024-01-18 04:22

Self-Attention

前置知识：RNN，Attention机制在一般任务的Encoder-Decoder框架中，输入Source和输出Target内容是不一样的，比如对于英-中机器翻译来说，Source是英文句子，Target
惊雲浅谈天·2024-01-17 03:23

缓解大语言模型（LLM）幻觉的可行方法探究（课程综述）

幻觉的可行方法探究转载请标明出处，抄袭摘要：2022年11月OpenAI推出能够进行多场景对话的大语言模型ChatGPT，ChatGPT凭借大规模的训练参数、海量的训练数据及强化学习人类反馈在语义理解、语言生成、机器翻译
wavehaha·2024-01-16 21:30

新书速览|数据科学技术：文本分析和知识图谱

文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatG
全栈开发圈·2024-01-16 11:59

NLP（五）命名实体识别（NER）

一，什么是命名实体识别1，命名实体识别简介  命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER）是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位
TFATS·2024-01-15 17:26

【文本分类】Attention Is All You Need

本文主要基于机器翻译任务来讲述Transformer，近年的论文证明其在图像、文本、音频、视频都可广泛应用。·参考文献：  [1]Atte
征途黯然.·2024-01-15 16:09

【日常聊聊】ChatGPT和文心一言哪个更好用

它们不仅可以帮助我们快速生成高质量的文本内容，还能够在对话生成、机器翻译等任务中发挥重要作用。本文将对C
还在路上的秃头·2024-01-15 14:00

举例说明自然语言处理（NLP）技术

自然语言处理（NLP）技术可以应用于多个领域，以下是几个例子：机器翻译：NLP技术可以将一种语言翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译使用NLP技术将输入的英文文本翻译成其他语言，使得跨语言沟通更加便捷。
酷爱码·2024-01-15 10:37

【实战技能】自然语言处理（NLP）的案例三：使用VSM实现词义消歧

这个问题的解决方案影响其他NLP相关的问题，如机器翻译和文档检索。本文聊聊如何消除先前选择的目标词的小
苹果二·2024-01-15 02:24

Transformer：深度学习的新篇章

从最初的机器翻译任务到如今
人工智能的光信号·2024-01-15 00:36

呼吸到巨人的气息

奥科在做机器翻译时，目标不仅定在了超越所有人，而且要领先其他人5年以上。迪恩设计大系统时，自己将规模定在他人已有系统的千倍水平，当他几年后第二次改进自己的
Maker在杭州·2024-01-14 23:54

软件测试|如何使用Python取句中中英文内容

简介提取句子中的中英文内容在自然语言处理中是一个常见任务，通常用于文本处理、机器翻译和语言学研究。
测试萧十一郎·2024-01-14 20:02

微软亚洲研究院27篇论文入选AAAI 2019

机器学习非自回归机器翻译
青色的海牛·2024-01-14 20:14

AAAI 2021 | 机器翻译最新进展解读

作者：李北，王子扬，肖桐单位：东北大学机器翻译一直是自然语言处理领域中备受关注的研究方向，从最早期基于规则的机器翻译到如今依托于神经网络端到端的学习语言之间的映射。
智源社区·2024-01-14 20:11

Python如何免费调用微软Bing翻译API

一、引言现在免费的机器翻译越来越少了，随着有道翻译开始收费，百度降低用户的免费机器翻译额度(目前只有实名认证过的高级用户才能获得100万字符的免费翻译额度)，而亚马逊、腾讯等机器翻译调用相对比较麻烦，需要下载各种插件包
PythonFun·2024-01-14 06:14

NLP应用场景及流程

2.情感分析：##股票价格预测##舆情监控##产品评论##事件监测3.机器翻译4.自动摘要（难度大）5.聊天机器人6.信息抽取具体问题为（李宏毅NLP）：文本-----文本文本-----语音文本----
MRfanfan·2024-01-13 22:39

NLP自然语言处理应用场景

机器翻译：NLP可以用于开发机器翻译系统，实现跨语言沟通和文化交流。文本分类：NLP可以对大量文本进行分类，例如将新闻文章分类为政治、娱乐、体育等不同领域。智能搜索：NL
相信光的力量-哇哈里·2024-01-13 22:39

【python，机器学习，nlp】RNN循环神经网络

因为RNN结构能够很好利用序列之间的关系，因此针对自然界具有连续性的输入序列，如人类的语言，语音等进行很好的处理，广泛应用于NLP领域的各项任务，如文本分类，情感分析，意图识别，机器翻译等．RNN模型的分类
岩塘·2024-01-13 06:25

Transformer：革新自然语言处理的强大模型

本文将介绍Transformer的原理、结构和关键组成部分，并探讨它为机器翻译、文本生成和语言理解等任务带来的重要影响。
程序猿-饭饭·2024-01-12 15:20

BPE(Byte-Pair Encoding )代码实现

尽管贪婪，但它具有良好的性能,并被作为机器翻译等主流NLP任务的首选tokenize方法之一。
沉住气CD·2024-01-12 05:18

03.用于LLMs不同的任务-transformer 架构

要理解LLMs，我们必须简要回顾一下最初的转换器，它最初是为机器翻译而开发的，将英语文本翻译成德语和法语。变压器架构的简化版本如图1.4所示。
这就是编程·2024-01-11 10:05

Python与人工智能

目录编辑一、Python二.使用Python实现人工智能的几个具体案例2.1图像分类2.2自然语言处理2.3语音识别2.4推荐系统2.5机器翻译三.以下是使用Python实现的一个具体案例案例：垃圾邮件分类器一
Tech行者·2024-01-10 16:55

论文阅读：Language Models are Few-Shot Learners（巨无霸OpenAI GPT3 2020）

LanguageModelsareFew-ShotLearners（巨无霸OpenAIGPT32020）-知乎目录收起摘要1介绍2方法2.1模型和架构2.2训练数据集2.3训练流程2.4评估3结果3.1语言模型、完形填空和完成任务3.2封闭域问答系统3.3机器翻译
baidu_huihui·2024-01-10 13:23

transformer进行文本分析的模型代码

它在自然语言处理任务中被广泛应用，例如机器翻译。让我们逐步解释这段代码：类定义：classTransformerModel(nn.Module):这定义了一个名为Transfo
LinlyZhai·2024-01-10 12:09

图像描述生成笔记：Show and Tell: A Neural Image Caption Generator，2015年由谷歌团队创作，发布于年 IEEE 计算机视觉和模式识别会议CVPR

首先介绍一下机器翻译中的编码解码模型，因为图像描述的基础是机器翻译带来的灵感。在最原始
冰岛小贤·2024-01-10 03:14

Attention Is All You Need--Transformer

1.Abstract[作者是基于机器翻译的任务提出了该模型，现在该模型在语言处理、图像处理等领域广泛应用。]作者提出了一个新的简单的网络架构，叫做Transformer。
sweet_Mary·2024-01-09 20:37

Transformer论文--Attention Is All You Need

作者提出了仅依赖于注意力机制的的一种新的简单网络结构（Transformer），在机器翻译任务中与其他模型相比，该模型展现了更高的并行计算量同时大大减少了训练时间。
pepsi_w·2024-01-09 20:37

论文阅读-Attention Is All You Need阅读报告-机器翻译

1Introduction本文是2017年底谷歌大脑发表的文章，针对自然语言处理领域的经典问题-机器翻译，提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题，该模型被称为“Transformer
完美屁桃·2024-01-09 20:05

2024你好！

这些强大的模型在文本生成、机器翻译、情感分析等语言任务中展现出卓越的创新能力，而在图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉领域，它们更是不断刷新着人类的认知边界。值得一
鲸品堂·2024-01-09 13:24

【机器学习】循环神经网络（三）

序列预测问题循环神经网络实现的序列到序列的映射（RecurrentNeuralNetworkbasedSequence-to-SequenceMapping）是一种使用循环神经网络来将一个序列数据映射到另一个序列数据的方法，它可以用于机器翻译
十年一梦实验室·2024-01-09 11:10

【机器学习】循环神经网络（四）-应用

结构循环神经网络与CTC技术结构用于语音识别问题六、自然语言处理RNN-LM建模方法6.1中文分词6.2词性标注6.3命名实体识别详述LSTM+CRF进行命名实体识别的方法6.4文本分类6.5自动摘要6.6机器翻译
十年一梦实验室·2024-01-09 11:36

GPT火了一年了，你还不懂大语言模型吗？

二、大语言模型技术原理1深度学习基础2神经网络结构3语言模型训练与优化三、大语言模型应用场景1自然语言处理2机器翻译3智能问答与对话系统4文本生成
发狂的小花·2024-01-09 03:43

从计算机牛人学到的品质

而奥科能够看透机器翻译问题背后的本质，将其转化成一个数学问题，从而在这方面的研究上取得了别人无法达到的成就。2.永远以高标准来要求自己，做到极致。高德纳在编程时，总是力争自己的程序没有b
sherlock303·2024-01-09 01:21

day5-机器翻译

内容包括：机器翻译难点数据预处理数据清洗3.encoder-decoder结构机器翻译难点：普通的rnn，输入n个x，那么输出n个y，但是机器翻译输入和输出长度往往并不相等数据预处理数据清洗将输入转换为
wamgz·2024-01-08 22:58

工智能基础知识总结-- 什么是Seq2Seq

Seq2Seq可以用于机器翻译、文本摘要生成、对话生成等领域。Seq2S
北航程序员小C·2024-01-07 20:20

工智能基础知识总结--什么是Transformer

Transformer的效果和并行性都非常好，其作为一个整体能被用于机器翻译、语音识别、文本摘要等传统Seq2Seq被应用的领域，基于其Enco
北航程序员小C·2024-01-07 20:49

第一章：文字和语言VS数字和信息

概念与主题：通信的原理和信息传播的模型（信源）编码和最短编码解码的规则，语法聚类校验位双语对照文本，语料库，机器翻译多义性和利用上下午消除歧义性image.png信息的冗余是信息安全的保障。
dreampai·2024-01-07 18:14

论文浅尝 | 利用机器翻译和多任务学习进行复杂的知识图谱问答

笔记整理|谭亦鸣，东南大学博士生。来源：EACL‘21链接：https://www.aclweb.org/anthology/2021.eacl-main.300.pdf概述知识图谱问答过程一般包括实体链接，多跳推理等步骤，传统方法将各个步骤作为模块单独处理，并流程化实现问答过程，这种方式显然会在流程中形成错误积累。这些步骤（或者说挑战）之间往往存在关联，因此通过一个end2end学习过程力，它们
开放知识图谱·2024-01-07 09:07

Keras实现seq2seq

概述Seq2Seq是一种深度学习模型，主要用于处理序列到序列的转换问题，如机器翻译、对话生成等。
缘起性空、·2024-01-06 13:20

中文分词算法 | 基于词表的三种分词算法

让我们首先认识一下自然语言处理：它主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面，其与最近很火的语言大模型以及ChatGPT等之类由很强的关联
源于花海·2024-01-06 07:56

一文了解自然语言处理神经史（下）

机器翻译成了这个框架的杀手级应用。2016年，谷
城市中迷途小书童·2024-01-06 03:47

专业开发者的软件开发神器——低代码

技术浪潮引发巨大变革，也带来了无数“取代论”，比如机器翻译是否取代人类翻译、机器人记者是否取代人类记者，以及低代码开发是否取代程序员。答案是否定的。低代码平台不会取代专业开发者，相比于
虚无火星车·2024-01-05 19:30

docker 部署来自Hugging Face下机器翻译模型

机器翻译模型(HuggingFace官网)模型翻译api服务代码#离线翻译服务代码#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonimportloggingfromlogging.handlersimportRotatingFileHandlerfromdatetimeimportdatetimefromflaskimportFlask
搬砖的工人·2024-01-05 12:44

举例说明自然语言处理（NLP）技术

以下是一些使用NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可以用于将一种语言翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译使用NLP技术来将英语文本翻译成其他语言。文本分类：NLP技术可以用于将文本分类到不同的类别。
代码真的养发·2024-01-05 01:12

65自然语言处理底层技术实现及应用--基于字典的中文分词方法

为机器翻译、文本挖掘、情感分析等任务打好基础。你可能会好奇，为什么一定要先进行分词呢？其实答案很简单，这就像26个字母一样，单个字母并不能表达某个意思，将其组合起来成为一个英文单词才有意义。
Jachin111·2024-01-03 23:02
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